コアラを感知するドローンが絶滅危惧動物の個体数推移の調査に貢献

コアラの個体数を常時調べることはオーストラリアの人たちにとって当然のように重要だが、いつも森の中の木の上にいる連中をどうやって数えるのか? ドローンとAIを使うのだ、もちろん。

クイーンズランド工科大学(Queensland University of Technology、QUT)の新しいプロジェクトは、前からよく知られているいくつかのテクニックを新しいやり方で組み合わせて、あの有名なふわふわ有袋類の野生状態の個体数を調べる。まず、ドローンに赤外線画像で熱を感知するビデオカメラを乗せる。そして撮影した映像を、コアラのような熱痕跡を見つけるよう訓練されたディープラーニングのモデルに見せる。

QUTは前にも、これと似たやり方で、絶滅危惧種の海牛ジュゴンの個体数を、海岸の航空写真と機械学習で調べたことがある。しかし今回は、それよりずっと難しい。

この研究のペーパーの共著者Grant Hamilton博士が、ニューズリリースで言っている。「ビーチにいるアザラシと木の上にいるコアラでは、違いがとても大きい」。ジュゴンという言葉を避けたのは、知ってる人が少ないからだ。

博士は曰く、「木の上や森の中という複雑性も、今回の研究課題のひとつだった。難しいから、おもしろい。ドローンを飛ばして動物の数を数える、という単純な仕事ではなく、ものすごく複雑な環境で、それをやらなければならなかったのだ」。

チームはドローンを早朝に飛ばして、外気の寒いところと、木の中の、コアラの体温で温かいところとの明瞭なコントラストの撮像を求めた。ドローンは、木の上辺を刈る芝刈り機のような航路で飛行した。そうして、広い範囲のデータを集めた。

赤外線画像(左)と関心領域を高輝度にするニューラルネットワークの出力

その映像を訓練済みのディープラーニングシステムに通すと、コアラの体温で温かくなっているところのサイズや密度を認識し、車やカンガルーなどそのほかの物は無視した。

初期のテストでは、システムの精度をコアラの推測位置や実測による地上データと比較した。そのために調べる参照動物には、GPS装置や電波発信タグをつけた。その結果、この機械学習によるコアラ検知システムは約86%の精度であることがわかり、「コアラを見つける名人たち」の70%という精度を上回った。精度だけでなく仕事も早い。

博士曰く、「人間が1日かけて調べる範囲を、2時間で調べる」。しかし人間のコアラ発見名人や地上チームをリプレースするわけではない。「人が行けない場所もあるし、逆に、ドローンを飛ばせない場所もある。人力とドローンが互いに補完できる最良の方法を、見つける必要がある。コアラは広範囲にわたって絶滅に瀕しているし、そのほかの多くの種もそうだ。彼らを救う魔法のような特効薬はない」。

クイーンズランドの1つの地区でテストしたら、今度はオーストラリア東海岸部の他の地域で試す予定だ。今後は、コアラ以外の危惧種動物の個体数調査に使える、温度のヒートマップ以外の別の識別子も加える計画である。

彼らのペーパーは、今日発行されたNature Scientific Reportsに載っている。

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(翻訳:iwatani、a.k.a. hiwa

サンゴ礁を絶滅から救うロボットLarvalBotはサンゴの幼生を何百万も海中に散布する

世界のサンゴ礁は今でも、徐々に死滅が進行している。それは気候変動という現実を重苦しく想起させるが、しかしそれは、人間の努力によって押し戻すことも可能だ。環境保護活動家たちがそのために手に入れた新しいツールLarvalBot〔幼生ロボット〕は、老いたるサンゴを健康な新しいポリプ(polyps, 個虫)で置き換えていく努力を、大幅に加速する水中ロボットだ。

このロボットの原型は、2015年のプロトタイプCOTSbotで、サンゴの敵オニヒトデ(crown of thorns starfish, COTS)を自力で見つけて破壊する…それが名前の由来。それをその後クイーンズランド工科大学(QUT)のチームが改良し、そのサンゴ狩猟者を殺すロボットはRangerBotと呼ばれた。

しかし、侵略的なファウナを探してサンゴ礁を安全に航行しモニタするその同じシステムが、これらの消えゆくエコシステムをもっと直接に助けることができるのだ。

グレートバリアリーフ(Great Barrier Reef)のサンゴは毎年、クイーンズランド北部沖合の海を大量の卵子と精子で満たすという、一大イベントを展開する。サザンクロス大学の研究者たちは長年、それらの卵子と精子から新世代のサンゴを養殖する方法を研究していた。彼らは捕獲した卵子と精子を海に浮く囲いに隔離し、ほぼ一週間でサンゴの健康な赤ちゃんたちを孵化することに成功した(サンゴの赤ちゃん(coral babies)はぼくがひねり出した言葉ではないが、でも好きだね)。そしてそれらの赤ちゃんサンゴを、絶滅寸前のサンゴ礁に注意深く移植した。

LarvalBotは、この最後の段階で仕事をする。

QUTのMatthew Dunbabinがニューズリリースでこう説明している: “11月に生まれる幼生のためにはロボットを2〜3台用意したい。1台は約20万の幼生を運び、他は約120万を運ぶ。ロボットは指定した航路を進み、サンゴ礁全域で一定の深度を保つ。彼らをモニタしている人間が、最大の散布効率になるように幼生をリリースしていく”。

これはふつうならダイバーの仕事だが、ロボットはそのフォースマルチプライヤー(force multiplier, 力量増幅器)になる。ただし食べ物や酸素は要らない。わずか数台で、数十人のレンジャーやボランティアの仕事ができるだろう。

幼生復元技術を開発しているサザンクロス大のPeter Harrisonはこう語る: “生き延びたサンゴは成長を開始し、子芽を生成し、新しいコロニーを作る。それが約3年後には、生殖が可能なまでに大きくなり、そのライフサイクルを完了する”。

それは決して即効的な方法ではないが、でもこの、人工的にサンゴを散布する技術は、サンゴ礁とその領域があと数年生き延びる機会を増大し、そしてその間に、再び自活能力を回復するだろう。

画像クレジット: QUT

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa